Mémoires d'Actuariat
Refonte des ELR sur la garantie Bris de vitre et impact de l’Open Data pour l’Habitation
Auteur(s) DIAKITE A.
Société Axa France
Année 2025
Confidentiel jusqu'au 30/05/2027
Résumé
La modélisation de la garantie Bris de vitre en assurance habitation s'appuie sur une approche fine qui intègre à la fois des données internes et externes afin de mieux capter la réalité du risque. L'utilisation de données externes, telles que les informations géographiques, socio-économiques et environnementales, permet de compléter et d'enrichir l'analyse du risque. Par ailleurs, la tarification à l'adresse constitue un levier essentiel pour affiner les primes en tenant compte des spécificités locales, ce qui offre une précision accrue dans la segmentation du risque. Ce niveau de détail est indispensable pour adapter la tarification aux particularités du portefeuille, tout en répondant aux exigences réglementaires et de compétitivité du marché. Cependant, plusieurs challenges se posent dans cette démarche. Le choix du seuil de sinistres graves, qui permet de différencier les sinistres attritionnels des événements exceptionnels, reste un enjeu majeur pour éviter une mauvaise prévision des coûts. De plus, l'intégration harmonieuse de données externes et la mise en place d'une tarification basée sur l'adresse exigent des ajustements méthodologiques et techniques complexes pour garantir la robustesse du modèle et s'assurer également que les adresses de risques considérées sont bien géocodées. L'ensemble de ces éléments doit être soigneusement calibré pour assurer une tarification équitable et une gestion efficace des réserves, tout en maintenant une transparence et une justesse dans l'évaluation du risque. Mots-clés : Tarification à l’adresse, Bris de vitre habitation, Données externes, Théorie des valeurs extrêmes, Distance de Levenshtein.
Abstract
The modeling of the glass breakage guarantee in home insurance relies on a sophisticated approach that integrates both internal and external data to capture the true risk profile. External data such as geographic, socio-economic, and environmental information enhances the risk assessment by complementing the insurer’s own loss history. Additionally, pricing at the address level plays a critical role, allowing for a more granular segmentation of risk by reflecting local characteristics. This detailed approach is essential to tailor premiums to the specificities of the portfolio while meeting regulatory requirements and maintaining market competitiveness. However, several challenges arise in this process. A key issue is the selection of an appropriate threshold to differentiate routine claims from catastrophic events, ensuring that cost estimates are neither over- nor under-stated in high-risk areas. Moreover, the seamless integration of external data and the implementation of address-level pricing demand complex methodological and technical adjustments to ensure model robustness. Overall, these components must be carefully calibrated to achieve fair pricing and effective reserve management, while providing transparent and accurate risk assessments. Keywords: Address-based Pricing, Home Insurance Glass Breakage, External Data, Extreme Value Theory, Levenshtein Distance.
Auteur(s) DIAKITE A.
Société Axa France
Année 2025
Confidentiel jusqu'au 30/05/2027
Résumé
La modélisation de la garantie Bris de vitre en assurance habitation s'appuie sur une approche fine qui intègre à la fois des données internes et externes afin de mieux capter la réalité du risque. L'utilisation de données externes, telles que les informations géographiques, socio-économiques et environnementales, permet de compléter et d'enrichir l'analyse du risque. Par ailleurs, la tarification à l'adresse constitue un levier essentiel pour affiner les primes en tenant compte des spécificités locales, ce qui offre une précision accrue dans la segmentation du risque. Ce niveau de détail est indispensable pour adapter la tarification aux particularités du portefeuille, tout en répondant aux exigences réglementaires et de compétitivité du marché. Cependant, plusieurs challenges se posent dans cette démarche. Le choix du seuil de sinistres graves, qui permet de différencier les sinistres attritionnels des événements exceptionnels, reste un enjeu majeur pour éviter une mauvaise prévision des coûts. De plus, l'intégration harmonieuse de données externes et la mise en place d'une tarification basée sur l'adresse exigent des ajustements méthodologiques et techniques complexes pour garantir la robustesse du modèle et s'assurer également que les adresses de risques considérées sont bien géocodées. L'ensemble de ces éléments doit être soigneusement calibré pour assurer une tarification équitable et une gestion efficace des réserves, tout en maintenant une transparence et une justesse dans l'évaluation du risque. Mots-clés : Tarification à l’adresse, Bris de vitre habitation, Données externes, Théorie des valeurs extrêmes, Distance de Levenshtein.
Abstract
The modeling of the glass breakage guarantee in home insurance relies on a sophisticated approach that integrates both internal and external data to capture the true risk profile. External data such as geographic, socio-economic, and environmental information enhances the risk assessment by complementing the insurer’s own loss history. Additionally, pricing at the address level plays a critical role, allowing for a more granular segmentation of risk by reflecting local characteristics. This detailed approach is essential to tailor premiums to the specificities of the portfolio while meeting regulatory requirements and maintaining market competitiveness. However, several challenges arise in this process. A key issue is the selection of an appropriate threshold to differentiate routine claims from catastrophic events, ensuring that cost estimates are neither over- nor under-stated in high-risk areas. Moreover, the seamless integration of external data and the implementation of address-level pricing demand complex methodological and technical adjustments to ensure model robustness. Overall, these components must be carefully calibrated to achieve fair pricing and effective reserve management, while providing transparent and accurate risk assessments. Keywords: Address-based Pricing, Home Insurance Glass Breakage, External Data, Extreme Value Theory, Levenshtein Distance.
